阿里Qwen3凌晨开源，正式登顶全球开源大模型王座！它的性能全面超越DeepSeek-R1和OpenAI o1，采用MoE架构，总参数235B，横扫各大基准。这次开源的Qwen3家族，8款混合推理模型全部开源，免费商用。
近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，多模态理解领域取得了前所未有的进步。像 OpenAI、InternVL 和 Qwen-VL 系列这样的最先进的视觉-语言模型（VLMs），在处理复杂的视觉-文本任务时展现了卓越的能力。
Qwen 3还未发布，但已发布的Qwen系列含金量还在上升。2个月前，李飞飞团队基于Qwen2.5-32B-Instruct 模型，以不到50美元的成本训练出新模型 S1-32B，取得了与 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 R1 等尖端推理模型数学及编码能力相当的效果。如今，他们的视线再次投向了这个国产模型。
数学题， 一直是检验 AI 实力的 “硬核考场” —— 公式推导、逻辑链条、抽象思维缺一不可 。最近，我好了几天时间对国内外 7 款大厂模型展开了一场 “数学高考 ”，用阿里全球数学竞赛 + 中国奥赛真题实测它们的智商上限。
深夜重磅！阿里发布并开源首个端到端全模态大模型——
3 月 27 日凌晨，阿里通义千问团队发布 Qwen2.5-Omni。
就在DeepSeek-V3更新的同一夜，阿里通义千问Qwen又双叒叕一次梦幻联动了——
3D 视觉定位（3D Visual Grounding, 3DVG）是智能体理解和交互三维世界的重要任务，旨在让 AI 根据自然语言描述在 3D 场景中找到指定物体。
本文介绍了Search-R1技术，这是一项通过强化学习训练大语言模型进行推理并利用搜索引擎的创新方法。实验表明，Search-R1在Qwen2.5-7B模型上实现了26%的性能提升，使模型能够实时获取准确信息并进行多轮推理。本文详细分析了Search-R1的工作原理、训练方法和实验结果，为AI产品开发者提供了重要参考。
7B小模型+3.8万条训练数据，就能让音频理解和推断评测基准MMAU榜单王座易主？
